[发明专利]基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202310170550.7 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116151119A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 杨朝旭;袁彰求;荣海军;陶思宇;汪子溦 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/15;G06N3/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统，方法包括将故障诊断图像视为向量，在约束条件下重构为第一多阶张量，并将第一多阶张量以张量串分解形式的张量流形表示；在张量秩不变的条件下，以张量流形的梯度下降法对第一多阶张量多次迭代，得到数据降维后的第一收缩多阶张量；将故障诊断神经网络中的权重矩阵在约束条件下重构为第二多阶张量，并将第二多阶张量以张量串分解形式的张量流形表示，得到以因子张量为权重的新神经网络；将第一收缩多阶张量作为输入数据对新神经网络进行训练；获取新的故障诊断图像并对应转换成数据降维后的第一收缩多阶张量，输入训练完成的神经网络得到对应的故障诊断结果。本发明能增强计算并行能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 流形 量化 神经网络 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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